城投公司信用量化分析研究

摘要：隨著中國(guó)城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，作為一類(lèi)具有政府公益性項(xiàng)目投融資功能的經(jīng)濟(jì)實(shí)體，城投公司得以迅速發(fā)展。然而，城投公司的債務(wù)規(guī)模增加也帶來(lái)了潛在風(fēng)險(xiǎn)。本文基于對(duì)城投公司的深度分析，構(gòu)建了一個(gè)適用于城投公司的信用資質(zhì)評(píng)估模型，旨在對(duì)城投公司的潛在信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行早期識(shí)別和預(yù)警。

關(guān)鍵詞：城投公司 信用資質(zhì) 量化分析

中國(guó)城市化進(jìn)程中基礎(chǔ)建設(shè)需要龐大的資金支持，在此背景下，城投公司作為一種為地方政府提供融資的方式應(yīng)運(yùn)而生并快速發(fā)展。根據(jù)萬(wàn)得（Wind）數(shù)據(jù)，截至2023年11月，我國(guó)城投債存量余額已由2013年的2.05萬(wàn)億元增加至12.65萬(wàn)億元，城投公司數(shù)量達(dá)2891家。

本文基于對(duì)城投行業(yè)的充分調(diào)研，對(duì)照監(jiān)管要求和先進(jìn)同業(yè)實(shí)踐，結(jié)合市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理需求，建立城投公司信用量化評(píng)價(jià)模型，對(duì)城投債兌付困難及可能造成的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行早期識(shí)別和預(yù)警防范。

城投公司信用分析方法論1

城投債發(fā)行主體的注冊(cè)資本主要來(lái)源于地方國(guó)有資產(chǎn)管理部門(mén)。土地使用權(quán)和公益性資產(chǎn)是城投公司資產(chǎn)的重要構(gòu)成部分。主營(yíng)業(yè)務(wù)以基礎(chǔ)設(shè)施和公益類(lèi)為主，公司收入的最重要來(lái)源是當(dāng)?shù)卣呢?cái)政補(bǔ)貼。其募集的資金主要由地方政府調(diào)度，其屬性與一般企業(yè)存在顯著差異。因此，城投公司的信用風(fēng)險(xiǎn)分析也應(yīng)有別于一般企業(yè)，需作為一個(gè)獨(dú)特的品種開(kāi)展。

參照一般產(chǎn)業(yè)債券違約演變路徑并結(jié)合城投公司的特性，本文梳理了城投公司信用風(fēng)險(xiǎn)變化4個(gè)階段的演進(jìn)圖，為下一步風(fēng)險(xiǎn)分析指標(biāo)體系搭建初步框架（見(jiàn)圖1）。

出于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警工作的前瞻性，對(duì)前兩個(gè)階段予以重點(diǎn)關(guān)注，其風(fēng)險(xiǎn)特征描述如下。

風(fēng)險(xiǎn)初始階段：隨著宏觀經(jīng)濟(jì)下行和監(jiān)管政策出臺(tái)，政府的一般預(yù)算收入、基金性收入（主要為土地出讓金收入）以及再融資能力均下降，政府存量債務(wù)、隱性債務(wù)的償付風(fēng)險(xiǎn)開(kāi)始出現(xiàn)苗頭。

風(fēng)險(xiǎn)積聚階段：將政府補(bǔ)貼作為主要來(lái)源的融資平臺(tái)，受政府財(cái)政下滑的影響，其主營(yíng)收入開(kāi)始下降，融資困難、土地使用權(quán)抵押等增信物貶值導(dǎo)致融資成本上升，自身?yè)?dān)保若出現(xiàn)代償，企業(yè)財(cái)務(wù)狀況則開(kāi)始惡化。

城投公司信用分析指標(biāo)體系

外部評(píng)級(jí)公司在對(duì)城投債發(fā)行主體進(jìn)行評(píng)級(jí)時(shí)，主要從企業(yè)自身實(shí)力評(píng)價(jià)、政府實(shí)力評(píng)級(jí)及政府支持力度3個(gè)維度展開(kāi)，但在具體指標(biāo)選用上存在一定差異。

經(jīng)過(guò)對(duì)大量國(guó)外市政債券和我國(guó)城投風(fēng)險(xiǎn)分析論文的解讀，結(jié)合近年來(lái)個(gè)別城投公司信用風(fēng)險(xiǎn)事件的案例剖析，本文將城投公司的風(fēng)險(xiǎn)因子歸納為宏觀和微觀兩個(gè)層面（見(jiàn)圖2）。

宏觀經(jīng)濟(jì)因素是決定城投信用等級(jí)的重要因素之一。城投公司作為中國(guó)城市建設(shè)體制改革的產(chǎn)物，區(qū)域性特征明顯，因此，區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平及未來(lái)規(guī)劃直接影響當(dāng)?shù)卣呢?cái)政收入和項(xiàng)目收益水平。在具體操作中，應(yīng)重點(diǎn)考察地方經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地方國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、人均GDP水平以及全國(guó)排名，通過(guò)分析當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)屬性、主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，對(duì)城投公司的支持力度及投資項(xiàng)目的前景進(jìn)行研判。

微觀層面主要基于城投公司自身因素，包括融資平臺(tái)的財(cái)務(wù)實(shí)力、經(jīng)營(yíng)管理能力、發(fā)展?jié)摿Γ滟Y產(chǎn)估值中土地使用權(quán)和公益性資產(chǎn)的比重，城投公司的增信組成（土地使用權(quán)抵押、應(yīng)收賬款質(zhì)押的比例）是否存在弱資質(zhì)城投公司互保的情況等。

（一）城投公司財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)

企業(yè)規(guī)模：企業(yè)規(guī)模是企業(yè)綜合實(shí)力的體現(xiàn)，決定其能夠獲得的政府支持意愿與財(cái)政補(bǔ)貼力度。參考指標(biāo)為城投公司總資產(chǎn)、所有者權(quán)益等。

營(yíng)運(yùn)能力：由于城投公司的政府融資屬性，大量資金容易被地方政府長(zhǎng)期占用，款項(xiàng)回收難度較大，現(xiàn)金收入比率（銷(xiāo)售商品、提供勞務(wù)收到的現(xiàn)金/主營(yíng)業(yè)務(wù)收入，以下簡(jiǎn)稱(chēng)“收現(xiàn)比”）普遍偏低。參考指標(biāo)為收現(xiàn)比、應(yīng)收款項(xiàng)/流動(dòng)資產(chǎn)、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入占比等。

盈利能力：由于城投公司的主營(yíng)業(yè)務(wù)一般具有公益屬性，盈利能力普遍較弱，對(duì)政府補(bǔ)助等營(yíng)業(yè)外收入較為依賴(lài)。參考指標(biāo)為營(yíng)業(yè)利潤(rùn)，以此反映城投公司自身的造血能力。

資本結(jié)構(gòu)：由于基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目建設(shè)周期較長(zhǎng)，城投公司的長(zhǎng)期債務(wù)占比通常較高。參考指標(biāo)為全部資本化比率、長(zhǎng)期資本化比率，以考察城投公司的資本結(jié)構(gòu)和債務(wù)壓力。

償債能力：城投公司多與當(dāng)?shù)卣捌渌麌?guó)有企業(yè)存在大量往來(lái)款項(xiàng)，貨幣資金及經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量對(duì)有息負(fù)債的覆蓋程度越高，償債能力越強(qiáng)。參考指標(biāo)為貨幣資金、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量對(duì)利息及有息負(fù)債的覆蓋程度，以考察城投公司的償債能力。

（二）城投公司經(jīng)營(yíng)評(píng)價(jià)指標(biāo)

一是公司治理。良好的公司治理結(jié)構(gòu)有助于城投公司經(jīng)營(yíng)決策的科學(xué)性及合理性，促進(jìn)政策的有效執(zhí)行和經(jīng)營(yíng)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。通過(guò)治理結(jié)構(gòu)、管理素質(zhì)和信息披露考量公司治理水平。

二是業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。城投公司多元化經(jīng)營(yíng)可以分散經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，現(xiàn)金流水平衡量業(yè)務(wù)的可持續(xù)性和穩(wěn)定性。通過(guò)城投公司業(yè)務(wù)類(lèi)型、政府補(bǔ)貼情況、收入增減變化情況、關(guān)聯(lián)方資金占用情況來(lái)考量業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)能力。

此外，地方政府對(duì)城投主體的支持意愿，也是決定城投主體兌付能力的重要參數(shù)?？赏ㄟ^(guò)城投對(duì)政府的重要性、城投與政府的關(guān)聯(lián)度兩個(gè)方面進(jìn)行評(píng)估。

城投對(duì)政府的重要性：主要判斷城投信用風(fēng)險(xiǎn)事件對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)及融資環(huán)境造成的影響，分析要素包括城投業(yè)務(wù)規(guī)模以及其承擔(dān)的政府公益性職能的可替代性。通常城投的資產(chǎn)規(guī)模越大，地方政府對(duì)城投的支持意愿越強(qiáng)。關(guān)注指標(biāo)為城投業(yè)務(wù)范圍、城投規(guī)模排名等。

城投與政府的關(guān)聯(lián)度：主要考察城投對(duì)地方政府的依賴(lài)程度，通過(guò)公司股權(quán)結(jié)構(gòu)以及近年來(lái)政府支持情況進(jìn)行判斷。如果由政府100%持股且業(yè)務(wù)大部分來(lái)源于政府委托，則城投對(duì)政府的依賴(lài)程度較高。關(guān)注指標(biāo)為平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)定性、政府持股比例等。

（三）地方政府綜合實(shí)力評(píng)價(jià)指標(biāo)

一是地方經(jīng)濟(jì)實(shí)力。良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)不僅保障了政府長(zhǎng)期穩(wěn)定的財(cái)政收入，同時(shí)也為融資平臺(tái)的業(yè)務(wù)開(kāi)展提供便利。對(duì)于地方經(jīng)濟(jì)實(shí)力的評(píng)價(jià)主要從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和增長(zhǎng)潛力兩個(gè)方面展開(kāi)。

二是地方財(cái)政實(shí)力。地方財(cái)政實(shí)力直接關(guān)系到地方政府可支配的財(cái)政資金，進(jìn)而影響政府對(duì)城投公司注入資金、撥付補(bǔ)貼、如期償還代建工程款以及支持城投公司債務(wù)償還的能力。對(duì)于地方財(cái)政實(shí)力的評(píng)價(jià)主要從財(cái)政收入水平和平衡能力兩個(gè)方面展開(kāi)，前者衡量地方政府可支配的財(cái)政資金，后者衡量財(cái)政缺口和對(duì)上級(jí)補(bǔ)助的依賴(lài)度。

三是地方債務(wù)負(fù)擔(dān)。廣義上的地方政府債務(wù)主要由政府直接債務(wù)和城投公司債務(wù)構(gòu)成。政府直接債務(wù)主要系政府以發(fā)行債券形式產(chǎn)生的、有明確還款責(zé)任的債務(wù)，該部分債務(wù)的本息償付納入政府財(cái)政預(yù)算管理。城投債務(wù)由城投公司等主體通過(guò)無(wú)收益的公益性或準(zhǔn)公益性項(xiàng)目形成，政府對(duì)其無(wú)直接償付責(zé)任，但最終償債資金仍來(lái)源于財(cái)政資金，政府對(duì)其負(fù)有一定救助義務(wù)，間接構(gòu)成政府債務(wù)。

（四）市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)

在產(chǎn)業(yè)債違約預(yù)測(cè)模型中，市場(chǎng)行情數(shù)據(jù)對(duì)于違約、展期風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)有著較好的判定能力，縱觀市場(chǎng)上的中債隱含違約率、中證隱含違約率等風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估產(chǎn)品，也均是從債券的量?jī)r(jià)數(shù)據(jù)計(jì)算而來(lái)。因此，針對(duì)同為信用類(lèi)固定收益的城投債，本文也將此類(lèi)市場(chǎng)行情指標(biāo)納入，具體包括到期收益率、債券價(jià)格、利差、評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)等。

在一定交易機(jī)制和參與者結(jié)構(gòu)條件下的價(jià)格形成過(guò)程，可從流動(dòng)性、透明度、價(jià)格有效性等方面綜合反映出市場(chǎng)對(duì)債券發(fā)行主體的經(jīng)營(yíng)信心。本文交易價(jià)格數(shù)據(jù)包括從二級(jí)市場(chǎng)收集的債券開(kāi)盤(pán)價(jià)、收盤(pán)價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、換手率和發(fā)行時(shí)利差（風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)）等信息。我國(guó)債券市場(chǎng)是一個(gè)流動(dòng)性較低的市場(chǎng)，并非每只債券每日都有成交價(jià)格，多數(shù)信用債的成交價(jià)格都是非連續(xù)的。因此，在觀察二級(jí)市場(chǎng)實(shí)際成交價(jià)格之外，債券的估值變化，如中債估價(jià)（凈價(jià)）、中債估價(jià)收益率等，也是重要的分析因素。引入第三方債券估值是實(shí)際成交的重要補(bǔ)充。中債估值以債券市場(chǎng)可靠成交和報(bào)價(jià)為依據(jù)，每日提供連續(xù)估值，能夠客觀地反映債券公允價(jià)值，市場(chǎng)應(yīng)用較為廣泛。因此，本文也將債券的中債估計(jì)凈價(jià)變動(dòng)、估價(jià)收益率變動(dòng)納入分析因素。

城投公司信用量化分析模型

（一）模型搭建

對(duì)于極少壞樣本（或無(wú)壞樣本）的分析，業(yè)界一般使用排序和專(zhuān)家評(píng)分卡方式評(píng)估潛在風(fēng)險(xiǎn)大小，量化模型相較傳統(tǒng)專(zhuān)家評(píng)分卡方式，減少了主觀判斷，智能化程度和效率大幅提升。

本文的城投信用量化分析模型采用邏輯回歸算法。邏輯回歸在評(píng)分卡設(shè)計(jì)、指標(biāo)可解釋性方面優(yōu)于極端梯度提升（XGBoost）等基于決策樹(shù)的集成模型。但為了能全面地描繪城投公司在4個(gè)維度的風(fēng)險(xiǎn)畫(huà)像，又能達(dá)到集成模型較為優(yōu)秀的預(yù)測(cè)效果，且最終能以直觀的信用評(píng)分交付給業(yè)務(wù)人員，本文設(shè)計(jì)了由4個(gè)子模型組合的“融合模型”模式，同時(shí)兼顧了兩類(lèi)算法的優(yōu)點(diǎn)（見(jiàn)圖3）。

1.模型分析對(duì)象

財(cái)政部和原銀監(jiān)會(huì)都曾發(fā)布過(guò)城投公司的定義。財(cái)政部強(qiáng)調(diào)城投融資平臺(tái)具有政府公益性項(xiàng)目投融資功能，并擁有獨(dú)立企業(yè)法人資格；原銀監(jiān)會(huì)是從償還責(zé)任的實(shí)質(zhì)出發(fā)，對(duì)各類(lèi)法人開(kāi)展的寬口徑認(rèn)定。

由于以上兩個(gè)口徑的城投樣本更新周期不確定，為保證后續(xù)使用的持續(xù)穩(wěn)定，結(jié)合目前非金融產(chǎn)業(yè)債的常用判定口徑，本文采用Wind的城投定義口徑（見(jiàn)表1）。

2.目標(biāo)分析對(duì)象（Y）的定義

本文綜合城投發(fā)行主體的歷史信用風(fēng)險(xiǎn)事件、境內(nèi)外評(píng)級(jí)情況，設(shè)定符合以下條件的對(duì)象作為模型訓(xùn)練的“壞樣本”。

國(guó)內(nèi)評(píng)級(jí)：一般認(rèn)為BB級(jí)及以下發(fā)行體存在較高的履約風(fēng)險(xiǎn)。但鑒于國(guó)內(nèi)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)普遍存在發(fā)行人付費(fèi)模式下評(píng)級(jí)偏高的現(xiàn)象，本文從更嚴(yán)格的角度出發(fā)，將主流機(jī)構(gòu)給出的BBB級(jí)及以下發(fā)行體定義為“壞樣本”。

國(guó)際評(píng)級(jí)：部分城投發(fā)行體的評(píng)級(jí)公司為國(guó)際三大評(píng)級(jí)公司，以國(guó)內(nèi)股份制銀行的大中型客戶信貸平均違約水平為3%作為參考，國(guó)際三大評(píng)級(jí)公司評(píng)級(jí)對(duì)應(yīng)的主標(biāo)尺，標(biāo)普/惠譽(yù)對(duì)應(yīng)在B級(jí)及以下，穆迪的主標(biāo)尺對(duì)應(yīng)在B2級(jí)及以下，因此本文將這兩個(gè)級(jí)別及以下的發(fā)行體定義為“壞樣本”。

非標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)：歷史數(shù)據(jù)顯示，發(fā)生非標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)事件之后，債券發(fā)行體發(fā)生實(shí)質(zhì)違約或展期的概率較高。因此，本文將發(fā)生非標(biāo)違約事件的城投發(fā)行體也定義為“壞樣本”。

綜合以上3個(gè)維度的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，形成模型的“壞樣本”訓(xùn)練集。

3.模型觀察期和表現(xiàn)期的定義

在進(jìn)行樣本匹配時(shí)，考慮到上年財(cái)報(bào)及地方政府財(cái)政數(shù)據(jù)的最晚發(fā)布日期，本文以9月30日作為劃分時(shí)點(diǎn)（觀察時(shí)點(diǎn)），表現(xiàn)期定為之后的1年。

在表現(xiàn)期確定的基礎(chǔ)上，對(duì)于債券市場(chǎng)行情，這類(lèi)更新時(shí)效性較強(qiáng)的數(shù)據(jù)，本文將其觀察期定為表現(xiàn)期開(kāi)始（10月1日）前3個(gè)月至前12個(gè)月。

樣本選擇方面，本文將表現(xiàn)期為2017.10.01—2020.9.30的3年（批）數(shù)據(jù)作為建模訓(xùn)練樣本，選擇表現(xiàn)期2020.10.01—2021.9.30的數(shù)據(jù)作為模型的時(shí)間外驗(yàn)證樣本（見(jiàn)圖4）。

（二）模型效果

模型方面使用財(cái)務(wù)子模型+經(jīng)營(yíng)子模型+地方政府子模型+市場(chǎng)數(shù)據(jù)子模型4個(gè)子模型組合的融合模型。從效果來(lái)看，預(yù)測(cè)效果和穩(wěn)定性方面都較傳統(tǒng)方式更優(yōu)秀（見(jiàn)表2）。

1.量化角度評(píng)價(jià)：模型評(píng)估數(shù)據(jù)

4個(gè)維度風(fēng)險(xiǎn)因素融合后，對(duì)最終模型結(jié)果進(jìn)行有效性評(píng)估。

KS（Kolmogorov-Smirnov）檢驗(yàn)常用于對(duì)模型風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分能力進(jìn)行評(píng)估，用來(lái)衡量好壞樣本累計(jì)差異。KS指標(biāo)為0～1，指標(biāo)越大，意味著模型的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分能力越強(qiáng)。本模型的KS指標(biāo)為0.54，區(qū)分度較為理想。

AUC（Area Under Curve）通過(guò)刻畫(huà)模型分類(lèi)準(zhǔn)確的樣本比例與分類(lèi)錯(cuò)誤的樣本比例曲線下的面積，來(lái)評(píng)估模型的區(qū)分能力。AUC越接近1，預(yù)測(cè)方法有效性越高。本模型的AUC指標(biāo)為0.81，同樣表明模型有較好的預(yù)測(cè)性（見(jiàn)表3）。

可以看出，前20%的低分群體可預(yù)測(cè)出總體壞樣本數(shù)中的近七成（20/29）。整體分布也呈現(xiàn)單調(diào)遞減的形態(tài)（見(jiàn)圖5）。

2.業(yè)務(wù)角度評(píng)價(jià)：預(yù)測(cè)名單解析

對(duì)2022年9月30日存量共2928家城投發(fā)行體進(jìn)行模型評(píng)分，觀察其特性及后續(xù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)效果。

（1）模型評(píng)分的行政級(jí)別分布

從各行政級(jí)別的模型評(píng)分分布來(lái)看，行政級(jí)別為“區(qū)縣”的群體評(píng)分較低，盡管行政級(jí)別這個(gè)變量沒(méi)有最終入模，但從結(jié)果來(lái)看，與市場(chǎng)表現(xiàn)及評(píng)價(jià)一致，城投債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)依然聚集在信用資質(zhì)偏低的尾部平臺(tái)。

從每個(gè)省份不同行政級(jí)別的城投公司評(píng)分分布來(lái)看，呈現(xiàn)和上述一致的特點(diǎn)：隨著行政級(jí)別的下沉，總分（債券余額加權(quán)）降低。

（2）與市場(chǎng)投研機(jī)構(gòu)的城投評(píng)級(jí)比較

目前，我國(guó)一些評(píng)級(jí)報(bào)告較難為投資者提供充分的參考，從而催生了一些獨(dú)立第三方定價(jià)估值平臺(tái)。此類(lèi)平臺(tái)采取向投資者收費(fèi)的商業(yè)模式，評(píng)級(jí)結(jié)果更具獨(dú)立性及一定公允性。以某評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)于城投公司的等級(jí)劃分為例，該評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)城投公司的等級(jí)劃分，共分為五大類(lèi)10個(gè)等級(jí)（見(jiàn)表4）。

為達(dá)到更清晰的驗(yàn)證效果，本文進(jìn)一步將以上大類(lèi)合并為利率型投資級(jí)、信用型投資級(jí)、投機(jī)級(jí)和垃圾債級(jí)四大類(lèi)，將模型產(chǎn)出的城投信用評(píng)分按從低到高劃分成10檔，觀察每一檔中城投評(píng)級(jí)的等級(jí)分布情況。

模型信用評(píng)分最低的頭部?jī)蓹n（分檔1和2），各存在9個(gè)屬于垃圾債級(jí)的城投公司，覆蓋了垃圾債級(jí)發(fā)行體總數(shù)的82%；而在信用評(píng)分最高的檔位（分檔10），利率型投資級(jí)占據(jù)了半壁江山。且從整體上看，每類(lèi)級(jí)別的分布呈現(xiàn)出較為明顯的線性變化趨勢(shì)。

（3）與市場(chǎng)投研機(jī)構(gòu)的省份城投債利差指數(shù)比較

將城投公司模型信用評(píng)分按省級(jí)匯總（余額加權(quán)）后的評(píng)分與興業(yè)研究的城投債發(fā)行省份利差指數(shù)進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)，在利差降序排名的情況下，對(duì)應(yīng)省份的模型信用評(píng)分總體也呈現(xiàn)由低到高的趨勢(shì)，說(shuō)明兩種方式對(duì)當(dāng)前不同省份城投公司風(fēng)險(xiǎn)情況的評(píng)價(jià)較為一致。

（4）模型對(duì)城投公司潛在信用風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)效果

將模型評(píng)分結(jié)合弱資質(zhì)區(qū)域形成的城投關(guān)注名單，與后續(xù)一年（截至2023年9月）市場(chǎng)發(fā)生的信用風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行對(duì)照，“非標(biāo)違約”“（市場(chǎng)評(píng)級(jí)）主體評(píng)級(jí)調(diào)低”“票據(jù)持續(xù)逾期”的綜合預(yù)測(cè)覆蓋率為52%，用僅占市場(chǎng)體量6%的關(guān)注名單預(yù)測(cè)出超過(guò)半數(shù)后續(xù)發(fā)生信用風(fēng)險(xiǎn)的主體。

結(jié)論

本文基于城投債發(fā)行主體的多種特征形成城投信用分析體系，并采用大數(shù)據(jù)算法建立了城投公司信用評(píng)分模型，得出以下結(jié)論。

一是城投公司的信用分析，有別于一般企業(yè)，需作為一個(gè)獨(dú)特的品種開(kāi)展?；诔峭镀脚_(tái)的財(cái)務(wù)及經(jīng)營(yíng)的微觀因素、所在地政府的綜合實(shí)力宏觀因素、城投債市場(chǎng)的行情因素的融合模型，從多角度、全方位、深層次反映城投主體的信用狀況。

二是基于大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的城投公司信用量化分析模型，相對(duì)于業(yè)界現(xiàn)有的以專(zhuān)家評(píng)分卡為主的信用評(píng)價(jià)方法在自動(dòng)化、客觀性、時(shí)效性、實(shí)用性等方面優(yōu)勢(shì)明顯，妥善利用能大幅提高債券投資與交易業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)管控能力。

參考文獻(xiàn)

[1] 沙云皓. 城投債違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系研究[D/OL]. 廈門(mén)：廈門(mén)大學(xué)，2019.

[2] 史貞. 我國(guó)各省城投債償還能力測(cè)度研究——基于AHP的實(shí)證分析[J]. 宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2018（1）.

[3] 王未卿，肖勇貴，李霞. 基于隨機(jī)森林回歸模型的城投債信用利差影響因素研究[J]. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)知，2020，50（12）.

[4] 文愛(ài)娜. 地方政府信用對(duì)城投債信用利差影響效果的實(shí)證研究[D/OL]. 成都：電子科技大學(xué)，2020.

[5] 吳光明，陳宏衛(wèi)，牛秀起，等. 大數(shù)據(jù)視角下我國(guó)城投債風(fēng)險(xiǎn)研究——基于多因子模型和KMV模型[J].債券，2019（7）. DOI： 10.3969/j.issn.2095-3585.2019.07.014.

[6] 許文彬，張佳韜. 我國(guó)城投債信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)算——基于Logistic回歸的評(píng)分卡模型[J]. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2020，39（4）.

[7] 張思維，朱淑珍. 基于Credit_Metrics模型的城投債信用風(fēng)險(xiǎn)研究[J]. 財(cái)政與金融，2017（2）.

[8] 周沅帆. 城投債——中國(guó)式市政債券[M]. 北京：中信出版社，2010.

[9] 鄒瑾，崔傳濤，顧辛迪. 救助預(yù)期與地方政府隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)——基于城投債利差的證據(jù)[J]. 財(cái)經(jīng)科學(xué)，2020（9）.